研究人员利用机器学习识别出2,000多种潜在毒素

在一项新研究中，研究人员揭开了有关一种令人着迷的细菌武器系统的新秘密，该系统的作用类似于微型注射器。这篇题为“利用机器学习识别与细胞外收缩注射系统相关的新型毒素”的研究论文发表在《分子系统生物学》上

该团队由希伯来大学的AsafLevy博士以及来自希伯来大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的合作者领导，在理解细胞外收缩注射系统(eCIS)方面取得了重大进展，这是细菌和古菌用来将毒素注入其他生物体的独特机制。

利用人工智能破解细菌密码

eCIS是一种长100纳米的武器，由以前攻击微生物(噬菌体)的病毒进化而来。在进化过程中，这些病毒失去了感染微生物的能力，变成了注射器，将毒素注入不同的生物体，例如昆虫。

此前，Levy团队发现eCIS是1000多种微生物携带的武器。有趣的是，这些微生物很少攻击人类，而eCIS在自然界中的作用仍大部分未知。不过，我们知道它会装载和注入蛋白质毒素。

eCIS注入的特定蛋白质及其功能长期以来一直是个谜。在这项研究之前，我们知道eCIS可以装载和注入约20种毒素。

为了解决这一生物学难题，研究团队开发了一种创新的机器学习工具，该工具结合了不同基因和蛋白质的遗传和生化数据，以准确识别这些难以捉摸的毒素。该项目鉴定出2,000多种潜在的毒素蛋白。

“我们的发现不仅揭示了微生物如何与宿主相互作用，甚至可能相互作用，还展示了机器学习在揭示新基因功能方面的强大能力，”Levy博士解释道。“这可能为开发抗菌治疗或新型生物技术工具开辟新途径。”

具有针对不同分子的酶活性的新毒素

研究人员利用人工智能技术分析了950个微生物基因组，鉴定出2194种潜在毒素，其中四种新毒素(EAT14-17)通过实验验证，证明其能够抑制细菌或酵母细胞的生长。

值得注意的是，其中一种毒素EAT14被发现能够抑制人类细胞中的细胞信号传导，显示出其对人类健康的潜在影响。该研究小组表明，这种新毒素可能充当酶，通过靶向蛋白质、DNA或对能量代谢至关重要的分子来破坏靶细胞。此外，该小组还能够破译允许将毒素装入eCIS注射器的蛋白质序列代码。

最近，有研究表明，eCIS可用作可编程注射器，可设计用于注射到各种细胞类型中，包括脑细胞。本文的新发现利用了这种能力，提供了数千种由eCIS自然注射的毒素以及促进它们装入eCIS注射器的代码。该代码可以转移到其他感兴趣的蛋白质中。

从微观战争到医学突破

这项研究的成果可能在医学、农业和生物技术领域产生深远的应用。新发现的毒素可能用于开发新的抗生素或杀虫剂、不同行业的高效酶，或改造能够针对特定病原体的微生物。

这项研究凸显了将生物学与人工智能相结合来解决复杂问题的巨大潜力，最终可能造福人类健康。

“我们实际上是在破解细菌进化并不断进化以争夺自然界资源的武器，”Levy博士补充道。“微生物是富有创造力的发明家，能够成为发现这些惊人而令人惊讶的发明的团队的一员，我感到非常满足。”

这项研究由两名学生领导：环境科学研究所植物病理学和微生物学系的AleksDanov和InbalPollin。

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